Cómo aprende un modelo de lenguaje

Mueve un solo deslizador y mira cómo un montón de números al azar se convierte en una predicción a lo largo de mil pasos.

Pasos de entrenamiento 0

Toca una parte del esquema para abrir ese paso.

El ciclo completo

Trozos de texto → números → capas de pesos → puntuaciones → porcentajes → error → una corrección a cada peso. Nada se memoriza: entrenar son millones de ajustes diminutos a los números, repetidos hasta que la continuación correcta se vuelve la más probable.

Qué contiene

  1. 1 El texto se corta en trozos — El espacio inicial forma parte del trozo, así que « bebe» y «bebe» son dos filas distintas.
  2. 2 Números en lugar de palabras — Mueve el deslizador y el temblor cesa: los números se asientan en valores con sentido.
  3. 3 Capas y atención — El color de la línea es el signo del peso; el grosor, su tamaño. Ahora mismo todos son al azar.
  4. 4 La predicción — La continuación correcta, «Leche», sigue en tercer lugar.
  5. 5 Error y aprendizaje — El deslizador mueve ese ciclo: en el paso 1000 «Leche» está al 92%, «Tractor» al 0.01% y el error baja a 0.08.
Leer más Cómo construí accidentalmente un sistema de orquestación LLM en el navegador Una mirada arquitectónica a cómo Litseller utilizó la API de GPT, React y prompts para orquestar la generación de contenido estructurado desde el navegador.

Explicaciones interactivas

Pasos de entrenamiento 0
1 / 5